Araştırmanın temel materyalini, Konya İli Güneysınır İlçesine bağlı Alanözü Kasabası, Burdur İline bağlı Kozluca Kasabası ve Isparta İline bağlı Bozanönü köyünde yapılan toplulaştırma sonrası anket verileri oluşturmuştur. Araştırmanın temel materyalinin elde edilmesinde kullanılan soru formları, tarımda işletme analizleri için hazırlanmış değişik amaçlı formların incelenmesi ve amaca uygun hale getirilmesi ile elde edilmiştir.
Arazi toplulaştırma projesinin uygulamadaki başarı durumunu belirlemek için toplulaştırma projesinden yararlanan çiftçilerin görüşlerinin alınmasına karar verilmiştir. Çiftçilere yöneltilecek sorular belirlenerek, çiftçi görüşlerini almak amacıyla anket soruları hazırlanmıştır.
Anketlerin değerlendirilmesinde SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) bilgisayar programı kullanılmıştır. SPSS programı, istatistiksel analize yönelik bir bilgisayar programıdır. Anket değerlendirilmesinde daha çok frekans ve %’lerden oluşan tanımlayıcı istatistikler kullanılmıştır.
Anket sorularında toplulaştırmanın memnuniyet düzeyini belirlemek amacıyla 8 ana öğeye yer verilmiştir. Bunlar;
1. Toplulaştırma sonunda parselimin evime yakınlaşma durumu 2. Toplulaştırma sonunda ürün verimindeki artış durumu
3. Toplulaştırma sonunda yaşam standardının yükselmesi durumu
4. Toplulaştırma sonunda tarlalarıma giden yolların yeterli olması durumu 5. Kasaba yerleşim alanı altyapı durumu
6. Kasabanızda sosyal ve kültürel hayatı geliştirecek çalışmaların durumu 7. Toprağınızın derecelendirilmesi durumu
8. Tarımda makineleşme durumu
4.1. İstatistiksel Analiz Değerlendirmesinde Kullanılan Yöntem
Bu çalışmada çiftçilerin toplulaştırma sonucunda ne derece memnun olduklarını tespit etmek amacıyla memnuniyet düzeyini ölçen sekiz adet soru yöneltilmiş ve bu soruların birbirleriyle olan ilişkilerini görmek amacıyla istatistik analiz yöntemlerinden Korelâsyon Analizi Yöntemi kullanılmıştır.
İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü belirlemek amacıyla, korelasyon analizi yapılır. Bir başka deyişle iki ya da daha fazla normal dağılmış,
verileri aralıklı/oranlı ölçekle toplanmış değişkenler arasındaki ilişkiyi test etmek için kullanılır (Tonto, 1999).
Bir değişkenin değeri değişirken, bir diğer değişkenin de değeri değişiyorsa, bu ikisi arasında bir ilişki olduğu söylenebilir. Korelâsyon iki değişken arasındaki bu ilişkiyi ölçmek için kullanılır. Bir değişken yüksek değerler alırken, diğer bir değişken de yüksek değerler alıyorsa, iki değişken arasında pozitif korelasyon olduğu söylenebilir. Aksine bir değişken yüksek değerler alırken, diğeri düşük değerler alıyorsa, iki değişken arasında negatif korelasyon söz konusudur. Korelasyon katsayısı R ile temsil edilir ve R = +1 kusursuz pozitif korelasyon, R = -1 kusursuz negatif korelasyon anlamındadır.
Normal dağılım gösterdiği kabul edilen iki değişken arasındaki (X - Y) ilişkinin gücünü ve yönünü belirlemek için, Pearson Simple Korelasyon Katsayısı (R) hesaplanır.0
Örneklem büyüklüğünü saptamak için kullanılan bazı formüller şunlardır:
(
)(
)
n Y Y n X X n Y X XY R / ) ( / ) ( / ) )( ( 2 2 2 2 − Σ Σ − Σ Σ Σ Σ − Σ = (1) (Özdamar 2003))Örneklemden bulunan korelasyon katsayısının önemli bir değer olup olmadığını test etmek gerekir. Bu amaçla t testi kullanılabilir.
2 1 2 − − = n R R tH (2) (Özdamar 2003)
Bulunan tH değeri, a yanılma düzeyinde ve( n-2) serbestlik derecesindeki tT değeri ile
karsılaştırılır.
H0 hipotezi kabul edilirse, iki değişken arasında önemli bir ilişki bulunmadığına karar
verilir. H0 hipotezi reddedilirse, iki değişken arasında önemli bir ilişki bulunduğuna karar
Korelâsyon Katsayısının Değerlendirilmesi;
R değeri daima -1 ile +1 arasında bulunur. Korelâsyon katsayısının işareti ilişkisinin yönünü, mutlak değeri ise ilişkinin gücünü gösterir.
H0 : R = 0
H1 : R ≠ 0
α=0,05
| R | = 1 ise ; tam ilişki
0,5 ≤ |R| < 1 ise ; kuvvetli ilişki 0 ≤ |R| < 0,5 ise ; zayıf ilişki R=0 ise ; ilişki yok
Genel olarak R bire yaklaştıkça ilişki artar, sıfıra yaklaştıkça ilişki zayıflar.
4.2. Örneklem Büyüklüğünün Saptanması
Anket araştırmasına konu olan olayların hemen hemen hepsi, oran cinsinden ifade edilebilecek niteliktedir. Örneğin sigara kullanma oranı, belli bir televizyon kanalının izlenme oranı, belli bir partinin potansiyel oy oranı vb. Anket her ne kadar bu oranların tahmin edilmesi için yapılsa da, örneklem büyüklüğünün belirlenmesinde bu oranların tahmini değerlerine ihtiyaç vardır. Kullanılacak diğer ölçüler ise olayın görülüş sıklığına (gerçekleşme olasılığı) göre kabul edilebilecek örnekleme hatası [d], ve saptanacak anlamlılık düzeyidir.
Burada olayın görülüş sıklığına göre kabul edilebilecek örnekleme hatasının anlamı şudur. Örneğin, incelenen olayın görülüş sıklığı %25 olsun. Seçeceğimiz örneklemden elde edeceğimiz sonuçların, gerçek değerden %5 oranında farklılık gösterebileceğini kabul edersek, bulacağımız değerlerin %20 ila %30 arasında olabileceğini öngörüyoruz demektir. Olasılık düzeyi ise örneklemden elde ettiğimiz değerin yüzde kaç olasılıkla saptadığımız aralık arasında bulunacağını gösterir. Örneğin = 0.05 anlamlılık düzeyini seçersek, bu değerin %95 olasılıkla bu sınırlar arasına, %5 olasılıkla bu sınırlar dışına düşebileceğini kabul ederiz. Eğer = 0.01 anlamlılık düzeyini seçersek bu kez bulacağımız değerin %99 olasılıkla bu sınırlar içine, %1 olasılıkla bu sınırlar dışına düşebileceğini kabul ederiz.
Örneklem büyüklüğünü belirlemek için; - Hedef kitledeki birey sayısı bilinmiyorsa;
n = t2pq / d2 (3)
(Özdamar 2003)
- Hedef kitledeki birey sayısı biliniyorsa;
n= N t2pq / d2 (N -1) + t2pq (4)
(Özdamar 2003)
formülleri kullanılır. Formüllerde;
N: Hedef kitledeki birey sayısı n: Örnekleme alınacak birey sayısı
p: İncelenen olayın görülüş sıklığı (gerçekleşme olasılığı) q: İncelenen olayın görülmeyiş sıklığı (gerçekleşmeme olasılığı)
t: Belirli bir anlamlılık düzeyinde, t tablosuna göre bulunan teorik değer d: Olayın görülüş sıklığına göre kabul edilen örnekleme hatasıdır.